新书预告:人机环境系统智能
东方算计:象者,像也
西方计算:逻辑 or 实证
人工智能是数学物理的产物,而数学是不完备的,物理仍是在探索中,所以人工智能存在着先天不足,有着大量的脆弱和缺点,具体而言,包括不可解释性,缺乏常识,没有真正的类人学习,在与人的结合使用中,输入端处理过程输出端反馈中存在着不同的隐患。
很多没有专业知识的普通人,也可以具有高智力、好智能、优智慧,反之,很多具有专业知识的人,也可以没有……人处理事情,尤其是带有矛盾的复杂事情,常常是根据实际的变化条件/前提进行各种关系的组合使用。
语言不是思维的边界,符号不可能完全表征思维。人类的思维既有可表征、可公理、可逻辑的成分,也有非表征、非公理、非逻辑的成分,对于前者可用数学、物理等科技方式实现,而对于后者则需要慎用科技工具,以免弄巧成拙、南辕北辙。如人类的智能常常可以反表征、反公理、反逻辑进行。
计算不可能产生理解,“阿罗不可能定理”可以理解为说明了真正公平的选举的不存在。其中根本的原因就是1)人们并非总是进行“真诚(事实)选举”,更多的时候进行的是“策略(价值)选举”(即不真诚的选举);并且2)没有任何理由能够证明“策略选举”是不好的。
“我”既包括事实也涉及价值,这也是人最难理解的两面,“我思”是“我”的重要成分,机器的“思维”是无“我”性“思维”,作为哲学或智能的第一性问题,“我是谁”问题已有数千年甚至更久远,破解的方法依然可能在“我”之外的(生命内在与社会外在)环境之镜中,没有镜中影,很难认识自己!
人类的态势感知终究不是数学意义上的集合问题,原因在于其中的元素是非同构非同类的,而且会有相同元素(非互异性)产生出现。所以我们可称之为泛集合/伪集合问题。
制心一处,无事不办,知识本身就是不确定性和确定性混杂在一起的一多关系,进而使得人们认知知识的过程变的愈加混乱,也可以认为:所有的知识都是有用的,同时,所有的知识也都是有害的。
机器使用改造后的事实逻辑系统,人类使用个性化价值逻辑系统。
控制论出现之前就有机器了,但没有那么精确,智能论之前的控制论涉及客观事实的数据反馈,比如高射炮打飞机,然而,真实智能论里的反馈则主要是价值性的反馈,能够使用事实与价值混合预、中、后过程性的反馈即为人类计算计的智能过程。
事实中存在着决定论,价值里包含有自由意志。简单地说,计算有决定论,算计含自由意志。人机混合智能的本质就是决定论与自由意志的结合。
“比特”既然可以算公共事实性信息值多少,“古德”就应该可以算个人价值性有效性大小。针对不同的情境,个性化的价值有可能与共性化的事实进行过程或结果上的等价换算,这将会涉及计算计模型中算计的算法问题,算计可以产生数据信息知识经验之间的虫洞。
东方智能常常强调一个事物既是又不是以保留决策的弹性和空间(对同样的事物可以有不同的看法,即从确定的规则条例中看到实践中的不确定性,或从不确定性实践中看到确定性的可能性。),而不是像西方那种“是或不是”的决定论,把最后的决策空间余地给消除了。真正的智能极可能在东方文明产生:中和、平衡、阴阳……
“1+1=2”在数理域、物理域常常是正确的,但对于认知域、信息域和博弈域而言,“1+1/=2”确是常态,如两条信息在一起的效用就可以大于或小于各自每一条的效用。
智力,有效学习知识的能力;智能,恰当运用知识的能力;智慧,有机协调各方的能力,哲学属于智慧领域。
智,Being(道)
慧,Should(义)
Being+Should=BeShould(非常道)
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